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基于PHM技术的高铁装备健康状态智能分析模型研究

基于二氧化钒的智能红外吸收结构的设计与制备研究

  • 2022-05-12
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面向人工智能的嵌入式储存器及存内计算电路设计

面向人工智能的嵌入式储存器及存内计算电路设计

  • 2022-05-12
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提升智能制造科技供给能力加快推进制造强国建设

提升智能制造科技供给能力加快推进制造强国建设

  • 2021-09-15
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融合本体和深度学习的高速铁路应急预案数字化方法研究

应急预案是对高速铁路突发事件进行科学高效处置的核心 ,通常以纸质文本 、电子文档等方式存储 ,存在 着数字化程度不足 、查询效率不高 、全文检索困难 、智能关联性差等不足 。 提出一种融合本体和深度学习的高速 铁路应急预案数字化方法 ,即通过深度学习算法对突发事件消息文本中的类型 、等级 、时间 、地点等关键信息进行 提取 ,采用本体方法对突发事件应急预案进行预防预警 、分级响应 、应急处置 、后期处置 4 阶段数字化构建 ,通过 基于目标树的语义查询智能生成应急处置流程 。 案例分析表明本文提出的方法可以提高应急处置效率和应急预 案数字化管理水平 ,减少突发事件对高速铁路安全运营的影响 。

  • 2021-06-26
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人工智能时代就业问题的伦理思考

人工智能技术发展至今如火如荼,给整个社会带来了重大的影响,使人们的生产 生活变得便利,人类已经步入或正在步入人工智能化时代。 然而,人工智能技术在推动社会发展的同时,也给原本作为创造社会财富的主力 军的劳动者带来了巨大的压力。那就是现如今各大工厂或企业的“智能代工”现象越 来越普遍,很多人担心这会导致大量劳动者丢掉维持生计的饭碗。尤其是随着人工智 能技术的不断向前发展,即从弱人工智能到强人工智能,乃至将来可能创造出的超级 人工智能,人类的整个就业的前景已然不被看好。

  • 2021-06-30
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基于多源数据的大城市公共交通供给公平与效率评价方法

在公共交通供给研究中,长期以来对效率问题分析得较为深入,而对公平性问题研究较少。 从不同收入、人口就业密度片区的公交供给水平出发,对广州市公共交通供给的公平和效率进行分析。通 过建立三维坐标系,识别低收入、高密度、低公交可达性地区,作为下一步重点完善公交可达性的目标地 区。研究结果表明,过去的公共交通建设成果较好地实现了效率优先的目标,但在提升公平性方面仍有待 完善。广州市符合低人均收入一高人口密度一低公交可达性的社区达到89个,人口合计达到129万,主 要分布在城中村以及城中村周边大型社区,该部分片区是下一步优化公共交通供给的重点地区。

  • 2021-06-19
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二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法 (1)

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2Destimating signal parameter via rotationalinvariance techniques,2口ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下,2nESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2nESPRIT(polarized quadratic forward_backward 2D ESPRIT,PQ_FB_2nESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ_FB_2D—ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D ESPRIT算法、前后向平滑2DESPRIT(forward_backward 2nESPRIT,FB_2D ESPRIT)算法及平方FB_2nESPRIT(quadraticFB_2口ESPRIT,Q_FB_2nESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。

  • 2021-06-21
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基于揉单生产的定制家居自动识别与智能分拣技术

随着传统制造业智能制造帷幕的开启,生产过程的每个工序都在向数字化转型和升级,对定制家居而言,如何解决关键瓶颈工序造成的技术问题,是实现家居产业智能制造转型的基础。以定制家居揉单生产过程中的分拣工序为例,在分析现有人工分拣效率低、错误率高及材料利用率低等问题的基础上,结合智能分拣的系统构成和工艺过程等基本原理,搭建了基于揉单生产定制家居自动识别与智能分拣关键技术架构,包括揉单生产订单排序优化技术、自动分拣智能系统设计技术、分拣过程中的自动识别技术、自动分拣可视化动态管理平台搭建技术。并结合某生产实际,设计了基于“2020+wcc”的定制家居揉单生产订单排序优化技术、基于“输送线+机器手+立体库”的定制家居自动分拣智能系统设计技术、基于“二维码自动识别技术”的定制家居自动信息采集与处理、基于“ERP+MEs+wcs+wMs”的定制家居自动分拣可视化动态管理平台的搭建等定制家居智能分拣系统架构。结果显示,该智能分拣系统在企业的实际应用后,可使得分拣准确率达到99%,分拣效率显著提升,单个揉单批次订单数量增加了3倍以上,材料利用率由原来的78%提升至88%。

  • 2021-06-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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